上述三个特征值把日负荷图划分为三个区域，即峰荷区、腰荷区及基荷区。年负荷图表示一年内电力系统负荷的变化过程。一条是月最大负荷年变化曲线，依据每月最大负荷日的最大负荷值绘制，它表示电力系统各月所需的工作容量。图G6.5日负荷图电力系统的负荷，随着国民经济的发展是逐年增长的。......
2023-06-21
电力负荷预测模型及其应用
【摘要】：电力负荷量会随着工业生产和气候的变化而变化，所以本书将数据按月份和日期类型来预测电力负荷。为了较充分地利用与电力负荷预测密切相关的天气语言信息，有必要引入模糊逻辑来确定预测日的电力负荷曲线形状。
本节的研究首先从气象的8个基本要素入手，即日最高气温、日最低气温、日平均气温、日平均地面温度、日平均相对湿度、日降水量、日平均风速、日平均总云量等，以陕西省为例，分析其与电力行业的复杂关系。紧密结合人工神经元网络（ANN）和模糊专家系统进行短期负荷预测，而对其变化部分，如气象温度等引起的变化，用模糊专家系统进行处理，以期较为满意的效果。
为了更准确地预测电力负荷，本书将综合模糊逻辑技术和神经网络方法的优点（Tamimi等2000），模型结构如图4-5、图4-6图所示。
图4-5 基于模糊模块的神经网络模型
图4-6 模糊神经元网络结构
（一）原始数据收集
本书采取陕西省9个地市的气象资料来预测电力负荷情况，具体气象指标包括：日降水量、平均地面温度、日平均风速、日平均相对湿度、日平均总云量、日最低温度、日最高温度、日平均温度。电力负荷量会随着工业生产和气候的变化而变化，所以本书将数据按月份和日期类型来预测电力负荷。
（二）模糊化过程（fuzzification process）
随机性反映出电力行业与气象要素之间影响关系的复杂性，对于某些复杂的变化因素，即使知道它们会对电力系统的负荷产生影响，但要定量、定性地判定它们的影响，常常是困难的（夏昌浩等2001），模糊逻辑是一种解决不精确、不完全信息问题的方法。其最大的特点是可以比较自然地处理人类的概念。在这里，概念的外延是模糊的，称之为“模糊概念”。例如，用于描述天气情况的语言变量“晴”、“阴”、“多云”等。为了较充分地利用与电力负荷预测密切相关的天气语言信息，有必要引入模糊逻辑来确定预测日的电力负荷曲线形状。由于各点电力负荷均在最大、最小负荷之间变化，即负荷形状由各点的负荷系数来描述。采用一个简单的三角函数来描述模糊逻辑变量，三个参考点：小（small）、中等（medium）和大（large）将气象指标和电力负荷分为四个部分（牛东晓等2001），如图4-7所示。
图4-7 模糊处理判断函数
具体的模糊处理判断函数可以表示为
每个输入变量在进行模糊化处理前要进行标准化，如公式（4-13）所示
式中lx（i）为标准化系数；l（i）为第i天的值，lmin为最小值，lmax为最大值。
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